エッジでのAI：コンシューマーイノベーションからエンタープライズグレードソリューションへ

データ駆動型体験は深さ、即時性、没入感を約束しますが、クラウドレイテンシを許容できない瞬時の大量データフローも要求します。

ドローンによるピザ配達、飛来事故を即座に捉える交通監視カメラ、リアルタイムでシステム故障を予知する貨物トラックを想像してください。

このような高速・データ集約型タスクにはオンプレミス処理が必要です。すべてのデータをクラウドに送ると、安全性とパフォーマンスを損なう遅延が生じます。エッジコンピューティングは計算をデータソースの近くに置き、往復レイテンシを排除します。

「自律走行車両は、AIが衝突を予測したとき、緊急ブレーキ作動のために0.1秒さえ待つことはできません」と、ノースウェスタン大学教授Mohanbir Sawhney氏は『Why Apple and Microsoft Are Moving to the Edge』で説明します。「これらのシナリオでは、AIはネットワーク接続や膨大なデータ移動に依存せず、即座に意思決定できるエッジに存在しなければなりません。」

「AIエッジプロセッサーにより、デバイス自体または近くのサーバーがワークロードを処理できるようになり、すべてをクラウドにオフロードする必要がなくなります」と、OmdiaのリサーチディレクターAditya Kaul氏は語ります。

エッジでのAI：エンタープライズ対コンシューマー採用

特に10テラフロップス（秒間10兆浮動小数点演算）超のGPUなど、AIチップの最近の進歩が、スマートフォン、カメラ、ドローンを十分なAIワークホースに変えました。数年前まではオンデバイス推論は未知でしたが、今日エッジデバイスは日常的に複雑なワークロードを処理します。

GPUやカスタムASICを含むディープラーニングチップセットが、急速な市場急増を牽引しています。Deloitteレポート『Bringing AI to the Device』は、エッジAIチップが2020年に25億ドル以上の新規収益を生み、今後数年で年率20%成長すると予測します。

Tracticaの『Deep Learning Chipsets』レポートは、AIチップセット市場が2025年までに726億ドルに達すると予測しています。

コンシューマーエレクトロニクスが現在エッジAIチップ市場を支配し、2020年の販売台数と金額の約90%を占めます。スマートフォンだけで40〜50%を占めます。

Kaul氏は、エンタープライズ採用が加速していると指摘します。特に産業用IoT、小売、ヘルスケア、製造業、いわゆる「エンタープライズグレードAIエッジ」でです。

明確で高インパクトなユースケースがこのシフトを駆動します。マシンビジョンは、工場フロアでの製品検査とプロセス制御を自動化し、品質と効率を向上させます。産業界ではディープラーニングで自動車組立ラインの欠陥検出、農産物の腐敗検知、ビスケット生産ラインの成形などに活用しています。

小売では、カメラベースのショッパー分析で、商品滞在時間とエンゲージメントパターンを特定することでエッジAIの恩恵を受けています。

エッジAIはクラウドコンピューティングと連携

エッジコンピューティングの復権は、ハードウェアへの再注目を示しています。McKinseyの『Artificial Intelligence: The Time To Act Is Now』レポートが指摘するように、ソフトウェアイノベーションが長年支配した後、ハードウェアが再び prominency を取り戻しました。

エッジアーキテクチャは、低レイテンシと、機密情報をオンプレミスに留めることによるデータセキュリティ強化を提供します。「意思決定は、速度とセキュリティの両面から、サードパーティクラウドではなくローカルで行われるべきだ」とKaul氏は説明します。

究極的に、エッジAIはクラウドAIを置き換えるのではなく補完します。Sawhney氏はTesla車両でこれを説明します：リアルタイムエッジAIがブレーキ、ステアリング、車線変更を管理し、夜間のデータアップロードでクラウド内のモデルを洗練させます。

エッジAIの継続的成長への期待

チップ性能の進歩と、AIに対する産業界の態度の進化が、持続的成長を支えます。かつてAI統合に慎重だった伝統的製造セクターが、エッジAIを主要ROIドライバーと見なし、ビッグデータ分析を組み込み、モデルを継続的に訓練して精度を高めています。

「正確なモデルは高品質な訓練データにかかっている」とKaul氏は断言します。「2年前は訓練データが目新しかったが、今日では全セクターで標準的プラクティスになっています。」

Tracticaは2021〜2022年に変曲点を予測し、AIアクセラレーターとASICチップへの急速な移行を見込みます。イノベーションは歴史的に多くの市場で遅れてきましたが、現在の波は産業用ビジョン、医療用画像、小売ですでに顕在化しています。ただし、完全なモメンタムはまだ構築中です。